专利名称：重复发生处理之分析方法及装置、复数相同类型处理装置之评估方法及装置、及处理装置 ...的制作方法
技术领域：
本发明系有关于处理分析。特别是，本发明系有关于具有循环处理流程之生产机械分析及最佳化，其中，一处理系具有复数个程序步骤，且其中，共同形成一处理装置之不同处理子系统系用于不同程序步骤。
背景技术：
在各种生产线中，每个生产线均可能会具有复数个相同机械以进行快速循环处理。举例来说，这类生产线可能是一半导体工厂之一后段制造生产线。除了其它工作以外，这个后段制造生产线之主要工作即是被覆一制造完成之半导体芯片(亦即具有需要电路及连接线之半导体芯片)。为此目的，这个半导体芯片会放置于一所谓导线架之表面，进而，举例来说，利用打线方式完成一导线及这个半导体芯片表面接触焊垫间之一电性连接。通常，一半导体芯片会具有复数个端点(亦即导线)，因此，先前所述之步骤便需要连续执行复数次，或，同时利用复数个打线机加以执行。
随后，这个半导体芯片便可以导入适当材料，诸如密封于人工树脂，进而得到一完成之半导体芯片。
有鉴于此，这个半导体芯片之被覆过程将可能会需要复数个程序步骤，且，基本上会具有下列步骤利用一把手装置撷取这个半导体装置。
沿着两个走向移动这个半导体芯片，藉以将这个半导体芯片放置于一提供导线架之上方。
利用一分度夹将这个半导体芯片固定于这个导线架之表面。
检查(举例来说，利用光学图案辨识方法)这个半导体芯片是否正确放置于这个导线架之表面。
因应出现场合，同时加热这个半导体芯片及这个导线架，藉以硬化一提供热硬化黏着物，进而将这个半导体芯片牢靠地固定于这个导线架之表面。
利用超音波打线方法，举例来说，接触导线及这个半导体芯片表面之对应焊垫。
释放这个分度夹，及，将这个导线架及这个打线半导体芯片同时传输至一密封机台。
利用一人工树脂同时密封这个导线架及这个打线半导体芯片。
封装这个密封之被覆半导体芯片。
在输入侧边，调整大小实质均等之许多相同类型机械通常会平行动作。然而，实际情况却是这些机械之生产能力极可能会显著不同，虽然这些机械均会宣称具有相同类型、具有相同调整、及可以处理相同半导体芯片/导线架。
由这类处理装置之详细步骤流程可知，这个半导体芯片之表面将可能会实施各种程序步骤，且，各种程序步骤亦可能会利用各种处理子系统加以执行，且，各种程序步骤亦可能会需要符别某一特定时序。举例来说，一半导体芯片之移动系利用一机械手臂加以实施，其中，这个机械手臂可能会具有一马达系统，藉以在这个机械手臂确认一半导体芯片已经牢靠地撷取后，取得一马达致能信号。通常，这个机械手臂之移动有可能会利用感应器加以监控，且，举例来说，这个机械手臂之骤亦可能会加以控制，进而根据预定程序执行一特定时序z及p之移动，其中，p移动系表示旋转。随后，当这个机械手臂已经致能这个半导体芯片以后，及，当这个半导体芯片已经利用这个分度夹固定以后，一感应器便会再度检查这个半导体芯片是否已经就定位。举例来说，这个检查步骤可以利用指定特征，诸如这个半导体芯片及这个导线架表面之登录符号对准，之光学辨识单元加以实施，藉以验证这个半导体芯片的确就定位，或，藉以验证这个半导体芯片是否需要重新放置。
通常，同时加热这个半导体芯片及这个导线架以硬化一黏着物之步骤仅会发生于一分度夹确认信号证实这个分度夹已经紧密放置之情况下。
另外，一超音波打线方法亦仅会发生于这个半导体芯片已经就定位且已经固定之情况下。当然，被覆半导体芯片之移除亦仅会发生于超音波打线方法已经完成之情况下。
由于可知，个别程序步骤并不见得会死板地彼此耦接，而是会彼此具有相当程度之关连性。
另外，不同程序步骤，基本上，乃是利用不同处理子系统加以执行。这个机械手臂系可以表示一处理子系统。同样地，这个分度夹亦可以表示另一处理子系统。同样地，这个像素辨识单元或这个超音波产生器、这个移除装置、或这个加热装置亦分可以别表示个别处理子系统。并且，在某一处理子系统中，这个处理子系统亦可以再进一步细分。举例来说，这个机械手臂便可以再细分为各处理子系统，诸如一z方向移动传动器及一p方向旋转传动器。
另外，这个机械手臂亦可以具有复数个感应器，藉以再度表示复数个处理子系统。所有处理子系统均仅会提供操作期间之个别处理结果。举例来说，这个机械手臂之一p方向旋转传动器之马达电流系可以表示一事件，其中，开启状态系可以视为某一事件，且，关闭状态系可以视为另一事件，或，整体开启状态系可以视为单一事件。
简单来说，这个像素辨识单元亦可以具有一事件时序，其可能会包括一撷取状态、一评估状态、及一输出状态。
虽然各相同类型处理装置之对应处理子系统均可能会利用相同方式加以架构(亦即所有处理装置均可能会利用这个机械手臂之z方向移动传动器、所有机械手臂均可能会具有相同大小之操作参数)，但是，某一处理装置(整体视之)仍可能会较另一处理装置具有一较高或较低之生产能力。
比较各处理装置之生产能力或各处理之循环时间可能会相对简单。但是，仅仅确认生产能力之差异并不足够。这些生产能力之差异分析即是需要进行之下一步骤。然而，除非这个处理(整体视之)能够利用各程序步骤之分析得到完整相同类型处理装置(亦即机械)间之比较，否则，这些生产能力之差异分析，相对于各别程序步骤及各处理子系统，将不具任何可行性。
一种较低生产能力之可能处理装置检查程序系利用一储存示波器以实施时间调查，且，针对这些时间调查进行手动评估。然而，这种最佳化方法之缺点乃是相对较高之时间浪费，因为这些时间调查量测之实施均需要配合各种相关移动。另一种可能处理装置检查程序系利用一高速相机辅助这个处理之拍摄，且，基于拍摄结果之各影像时戳分析各处理循环之时间。
然而，这些最佳化方法之缺点亦是相对较高之时间浪费、不可或缺之手动评估、及无法确认彼此关连性之各程序步骤。另外，这些手动评估绝大多数均无法重复利用，特别是，各量测均可能会需要一新量测设定。
发明内容
有鉴于此，本发明之主要目的便是提供一种重复发生处理之分析观念，及，一种基于分析结果之过程装置性能之评估及加强观念。
本发明之主要目的系利用下列方法及装置达成，其包括处理分析方法、处理分析装置、复数相同类型处理装置评估方法、复数相同类型处理装置之评估装置、处理装置性能之加强方法、处理装置性能之加强装置。
本发明系基于下列发现，亦即不具彼此关连性之各处理子系统之独立分析需要舍弃，藉以达成这个处理之整体分析，其中，各程序步骤之彼此关连性及各处理子系统之彼此关连性亦需要列入考量。另外，生产能力损失会发生于这个处理之各程序步骤具有不同持续时间(因为这些处理子系统分散)之情况下，即使这个处理装置之各处理子系统均宣称具有相同类型，亦即具有相同大小之操作参数。另外，利用各处理子系统实施之程序步骤交叉连结分析乃是利用某一程序步骤具有连续事件之第一频道资料及另一程序步骤具有连续事件之第二频道资料加以完成，其中，第一频道数据及第二频道资料均会对应于相同之时间间隔。在这些亦可以称为原始数据之第一频道数据及第二频道数据中，本发明方法将会搜寻第一频道资料选择事件及第二频道资料选择事件间之重复发生预定时列。需要注意的是，这种程序步骤交叉连结分析并不会限制于第一频道数据或第二频道数据之重复发生处理，且，某一频道资料事件及另一频道资料事件之重复发生时列亦需要列入考量。如此，各种频道之重复发生预定时序搜寻便可以实施。并且，基于这些搜寻结果，这些重复发生时序之一时间量子特征处理便可以实施，进而得到各处理子系统操作之一报告。
如此，对于各处理装置而言，在进行各程序步骤之处理子系统中，同时具有品质特性及数量特性之一关连性便可以得到。
在本发明之较佳实施例中，当利用一搜寻算法决定复数个连续预定时序以后，统计评估便可以得到，藉以删除分散过远之特定时序，且，藉以计算一平均值，进而表示一给定标准之其它时序之各处理装置之代表时序。藉此，例外情况(诸如这个处理之例外特定介入)便可以由原始资料过滤出来，藉以决定一特定处理装置之不同频道之代表事件时序。
较佳者，这个时间量子特征处理可能会具有各程序步骤之一代表时间。根据详细位准，在各程序步骤中，各事件之一代表时间便可以决定。
另外，程序步骤位准之精确详细分析亦可以利用各种方式达成。
这种分析资料之第一利用可能性乃是，举例来说，评估复数个相同类型之处理装置，藉以迫使这些实质相同处理装置之供货商需要诚实面对某一机械(处理装置)可能会较另一机械(处理装置)具有一更高生产能力之问题，及，迫使这些实质相同处理装置之供货商需要诚实面对某一程序步骤可能会较另一程序步骤具有一更长持续时间之问题。这种分析资料亦可以符合机械供货商之主要利益，因为机械供货商将能够据以发现精确机械分析之症结点，进而有效完成其修复工作。
然而，这些取得分析结果亦可能会有利于各处理装置之性能改善，只要复数个相同类型处理装置能够针对各程序步骤加以检查。随后，各处理装置之相同程序步骤之时间便可以检查，藉以决定各程序步骤之最快时间。藉此，一最佳化程序步骤分布便可以完成，其中，举例来说，第一程序步骤可能是来自第一处理装置，因为第一处理装置具有最快之第一程序步骤，且其中，第二程序步骤可能是来自第三处理装置，因为第三处理装置(虽然第三处理装置仅是第一程序步骤之次佳选择)恰好最适合第三程序步骤，以此类推。
透过精确检查这些处理装置之处理子系统，这些处理装置已经具有一特定处理装置之实际处理子系统架构之最佳结果，各处理子系统之性能便可以显著增加，进而将普通处理装置转换为近乎最佳化之处理装置。
本发明之上述及其它目的及特征将会参考较佳实施例，配合所附图式详细说明如下，其中图1系表示一种根据本发明之重复发生处理之分析方法之概要图；图2系表示一种根据一较佳实施例之各图1处理子系统操作之时间量子特征处理装置之概要图；图3系表示一种处理装置性能之加强方法之概要图，其系利用各处理装置之代表时序；图4系表示一种根据本发明之分析装置之方块图；图5系表示一种处理装置分析之量测设定方法之概要图；以及图6系表示一种双芯片打线机之代表时序，其系具有各处理子系统之处理装置之一例子。
具体实施例方式
图1系表示根据本发明之重复发生处理之分析观念之方块图。利用装置10，单一及相同时间间隔之复数个频道系可以提供频道数据。利用装置12，这个频道资料系可以搜寻一预定事件时序，其中，这些频道之预定事件时序系可以由外部提供，如图1之箭头14所示，或，这些频道之预定事件时序亦可以由装置10提供频道资料进行选择性之推导(利用一图案辨识算法16)，如图1之虚线18所示。基于装置12之搜寻结果，装置20便可以实施各处理子系统操作之时间量子特征处理。
通常，一处理装置22系具有各处理子系统22a、22b、22c、...，藉以分别执行单一或复数个程序步骤及提供这个处理装置22之完整处理。第一频道资料24a系具有第一处理子系统之控制及/或感应器资料。第二频道资料24b系表示第二处理子系统之控制及/或感应器资料。同样地，第三频道资料24c系表示第三处理子系统之控制及/或感应器资料。基于需要分割及阶层粒度，某一处理子系统(诸如先前所述之机械手臂)可以整体视为一处理子系统。然而，这个机械手臂之一z方向移动传动器及一p方向旋转传动器亦可以分别视为一处理子系统，其中，第一频道资料系表示这个z方向移动传动器之控制及/或感应器数据，且其中，第二频道数据系表示这个p方向旋转传动器之控制及/或感应器资料。视情况需要，这种子分割亦具有可行性。
通常，处理装置并不会具有本发明需要之原始频道资料之输出。然而，这个频道资料亦可以侦测，举例来说，对应传动器之马达控制卡之对应控制及/或感应器资料以轻易取得。举例来说，这种侦测方式系可以利用高欧姆探针进行。
根据本发明，这个频道资料最好能够利用较低时间量子进行，举例来说，10ms或更低之分辨率，进而致能足够分辨率以提供各程序步骤关连性及各程序步骤同步性之分析。
接着，请参考图6，其中，图6系提供一流程图以表示一芯片打线机之一代表时序，其中，这个流程图系提供10个不同频道60-69。第一频道60系提供一分度夹信号事件60a以表示一分度夹已经附着于这个半导体芯片之表面，藉以固定至一导线架。第二频道61系表示这个机械手臂之z方向移动传动器之控制信号。第三频道62系表示这个机械手臂之p方向旋转传动器之控制信号。第四频道63系表示一像素辨识子系统之控制信号，藉以在这个半导体芯片放置于这个导线架表面后，确认这个半导体芯片已经正确对准于这个导线架中。这个确认动作系可以基于这个导线架及/或这个半导体芯片表面之登录标记，且，这些登录标记系可以进行光学辨识。第五频道64系表示一超音波产生器之控制信号，藉以利用超音波打线形成这个导线架之导线及这个半导体芯片之对应连结焊垫间之连接线。其余频道65-69系表示这个芯片打线机之第二半导体芯片之处理，其中，前半部分(亦即前面105秒)仅会发生第一半导体芯片之超音波连结(第五频道64)，且，后半部分(亦即105秒以后)则会同时发生第一半导体芯片及第二半导体芯片之超音波连结。
经由各频道资料，相对于0-250秒之相同时间间隔，之流程图，各处理子系统之连续活动便可以辨识。特别是，这个超音波产生器仅会在像素辨识完成后开始进行打线之事实亦可以清楚辨识。另外，特别是，这个超音波产生器频道64会具有复数个周期事件群组64a-64f，且，这些周期事件群组64a-64f会利用较大脉冲进行区隔之事实亦可以清楚辨识，且，在较大中断期间，具有较大持续时间之这个z方向移动传动器及这个p方向旋转传动器之事件亦可以及时发生(事件61a及62a)。
举例来说，一较佳时序可能是第一频道60之一事件、第五频道64之一群组(举例来说，64b)、第二频道61之较长事件61a及第三频道62之较长事件62a、及超音波产生器频道64之一群组(举例来说，64c)。
在这些频道中，这类较佳事件时序会重复发生于各处理装置操作之原始资料，虽然这个处理装置可能会处理复数个半导体芯片。原则上，原始资料可能会如图6所示，但是，可能会周期且不完全相同之重复执行。
以一芯片打线机而言，图6之代表时序可能会利用图2所示之方法产生。首先，举例来说，在处理100个半导体芯片之一侦测间隔期间，图1之方块12便可以搜寻这个重复预定时序。经由这些取得信号，这些预定时序之整体时间分散及/或各频道之事件(举例来说，61a、62a、64b、64c)便可以实施。这个分散图式可能会聚集于一平均区域及其它远离区域。接着，一偏移临界值便可以给定，藉以删除超越这个偏移临界值以外之远离区域，如图2之方块25所示。这些预定时序之分散可以利用统计方式决定，诸如利用预定时序时间分隔，或，利用各频道事件时间分隔(如图2之方块26所示)。利用删除以后之剩余时序，剩余时序便可以实施一平均处理(如图2之方块27所示)，藉以得到这个处理装置之一代表时序，如图6所示之一特定处理装置之例子。
此时，应该指出的是，本发明之观念并不需要限制于一芯片打线处理装置或半导体制造之领域。只要某一处理装置可能具有相同大小操作参数且实施重复循环理之复数个机械，本发明各程序步骤之自动分析观念(特别是，各种程序步骤关连性之自动分析观念)便可以适用，藉以得到一品质程序步骤评估(如图6所示)，其中，各事件(诸如一事件68a)系具有一定义启始时间(约7秒)、一定义结束时间(约36秒)、及一定义持续时间(以这个事件68a为例系29秒)。
接着，请参考图3，其系表示根据本发明之处理装置性能之加强观念。如图3之符号30所示，首先，图1及图2之自动分析需要预先实施，藉以得到各处理装置之代表时序，举例来说，如图6之流程图所示。经由各处理装置之代表时序之比较，各处理装置便可以针对各处理子系统生产能力，及，针对各处理子系统性能进行评估。
经由各处理子系统之代表时序之评估结果，各处理子系统之最佳化数值便可以经由各处理装置之处理结果得到(方块32)。方块32系可以表示各处理装置之最佳化处理子系统、各处理装置之次佳化处理子系统、各处理装置之再佳化处理子系统、以此类推。同时，方块32系可以输出最佳处理子系统之操作参数，藉以得到各处理装置之一最佳化要求，亦即各处理装置之最佳化处理子系统表列(如图3之符号33所示)。接着，在方块34中，一次佳化处理子系统便可以与对应之最佳化处理子系统比较，藉以加强这个次佳化处理子系统之生产能力。这个步骤可以经由详细分析达成，其中，这个详细分析，举例来说，亦可以利用本发明方法达成，且其中，频道资料则会是单一或相同，举例来说，马达控制卡之各控制及/或感应器信号。或者，一处理子系统之加强或”调整”亦可以利用比较及经验法则，端视何种方法较为便利。当一先前次佳化处理装置之所有处理子系统处理后，具有各最佳化处理子系统之一最佳化处理装置便可以得到，其中，这个最佳处理子系统33之处理子系统将不需要处理。
图4系表示根据本发明之一工具之整体架构图。这个工具系具有一量测装置部40及一分析装置部41，藉以同时存取一数据库42。在这个量测装置部40中，这个处理装置之类型系加以储存，且，各频道系具有界面，其中，某一类型可能是一芯片打线机械，且，另一类型可能是一溅渡机械，以此类推。另外，这个量测装置部40亦具有储存于一档案检索系统之量测模式。另外，这个量测装置部40更可能具有联机可视化效果及可能具有第一统计评估。
这个分析装置模式部41系具有一滤波器及模型管理单元、一资料分析单元、一可视化单元、及一结果汇出单元。随后，分析结果便可以，举例来说，输出为EXCEL工作表。另外，根据本发明之这种工具就可以具有一资料汇入/汇出界面，藉以馈入其它资料源，诸如ASCII资料。
图5系表示具有各处理子系统之一处理装置50、连接至这个处理装置50之一信号转换器、及连接至这个信号转换器之一量测个人计算机之整体架构图。
本发明观念系提供一半自动方法，藉以精确定义、收集、确认理想信号，及，管理附加信息。这种方法系可以利用复数个频道/移动之同步侦测达成，举例来说，利用LOG文件、感应器信号之SECS/GEM直接侦测、及分辨率小于毫秒之传动器等等。随后，一机械相关之流程图，如图6所示，便可以自动产生，藉以表示各处理子系统之活动及各处理子系统之关连性。
这些流程图，如先前所述，可以经由原始频道数据之复数次滤波，及，经由平均及预处理之确认组合而加以得到。经由类似机械及模拟处理之流程图比较及分析，整体加强潜能及问题程序步骤便可以轻易找到。
较佳者，同时侦测高达64个频道亦会具有可行性。另外，由于一标准化界面，机械资料之侦测亦会变得非常容易。并且，对于类似机械-处理组合而言，评估亦可以轻易发展、储存、及重复利用。另外，本发明分析之结果乃是一完整流程图，其可以可靠地提供时间量子形式之整体处理信息，其中，这些频道之关连性亦会列入考量。利用本发明分析、评估、及加强方法，生产时间便可以基于机械-处理关连之深刻了解而大幅降低，且，附加价值及合理性亦会大幅增加。
权利要求
1.一种具有程序步骤之重复发生处理之分析方法，其中，至少两程序步骤系利用一处理装置(22)之两不同处理子系统(22a、22b)加以执行，且其中，该至少两程序步骤间系具有一关连性，其系经由该重复发生处理给定，该分析方法系包括下列步骤提供(10)第一频道资料于该至少两程序步骤之一程序步骤具有之时间连续事件，其中，第一频道资料系有关于一时间间隔，及，提供(10)第二频道数据于该至少两程序步骤之另一程序步骤具有之时间连续事件，其中，第二频道资料亦有关于该时间间隔；搜寻(12)第一频道资料(64)之一选择事件(64a)及第二频道资料(62)之一选择事件(62a)间之一重复发生预定时序；以及时间量子特征处理(20)该重复发生预定时序，藉以得到各处理子系统操作之一报告。
2.如权利要求1所述的方法，其中，在时间量子特征处理之步骤中，第一频道资料之该选择事件之一时间、第二频道资料之该选择事件之一时间、及/或该等选择事件间之一时间距离系加以决定。
3.如权利要求1或2所述的方法，其中，在时间量子特征处理之步骤中，随后发生之该等预定时序之一时间特征分散系加以确认。
4.如权利要求1至3中任一所述的方法，其中，在时间量子特征处理之步骤中，随后发生之该等预定时序时间特征之一平均系加以确认。
5.如权利要求4所述的方法，其中，在时间量子特征处理之步骤中，时间特征偏移超过一给定偏移临界值之一时序系排除于进一步之计算。
6.如权利要求5所述的方法，其中，进一步之计算系平均其余时序，藉以由其余时序确认该处理之一代表时序。
7.如权利要求1至6中任一所述的方法，其中，在提供第一及第二频道数据之步骤中，第一及第二频道数据系由一较大数目之其它可提供频道数据选择。
8.如权利要求1至7中任一所述的方法，其中，在该提供步骤中，该处理子系统之传动器控制信号及/或感应器信号之扫描系加以实施。
9.如权利要求8所述的方法，其中，该扫描步骤系利用小于10ms之一分辨率执行。
10.如权利要求1至9中任一所述的方法，其中，该重复发生时序系利用该搜寻步骤(12)前之第一及第二频道资料执行一图案辨识算法(16)以确认。
11.如权利要求1至10中任一所述的方法，其中，一事件系具有一时间启始点及一时间结束点。
12.一种具有程序步骤之重复发生处理之分析装置，其中，至少两程序步骤系利用一处理装置(22)之两不同处理子系统(22a、22b)加以执行，且其中，该至少两程序步骤间系具有一关连性，其系经由该处理给定，该分析装置系包括装置，用以提供(10)第一频道资料于该至少两程序步骤之一程序步骤具有之时间连续事件，其中，第一频道资料系有关于一时间间隔，及，提供(10)第二频道数据于该至少两程序步骤之另一程序步骤具有之时间连续事件，其中，第二频道资料亦有关于该时间间隔；装置，用以搜寻(12)第一频道资料(64)之一选择事件(64a)及第二频道资料(62)之一选择事件(62a)间之一重复发生预定时序；以及装置，用以时间量子特征处理(20)该重复发生预定时序，藉以得到各处理子系统操作之一报告。
13.一种复数相同类型处理装置之评估方法，系包括下列步骤对于各处理装置而言，根据权利要求1至11中任一项，藉以得到各处理子系统操作之一报告；经由执行相同程序步骤之该等处理子系统操作之该等报告，藉以确认(34)最佳化处理子系统参数；以及利用该等处理装置之该等最佳化程序步骤操作，藉以建立一理想处理装置之一理想要求(33)。
14.一种复数相同类型处理装置之评估装置，该评估装置系包括装置，用以，对于各处理装置而言，根据权利要求1至11中任一项，藉以得到各处理子系统操作之一报告；装置，用以经由执行相同程序步骤之该等处理子系统操作之该等报告，藉以确认(34)最佳化处理子系统参数；以及装置，用以利用该等处理装置之该等最佳化程序步骤操作，藉以建立一理想处理装置之一理想要求(33)。
15.一种处理装置性能之加强方法，该加强方法系包括下列步骤根据权利要求1至11中任一项处理装置以分析一重复发生处理，藉以得到一处理装置之处理子系统操作之一报告；提供一理想处理装置之一理想要求，其系具有复数处理装置之最佳化程序步骤参数；比较一目前处理子系统之操作及该处理子系统之一理想要求；以及改变该处理子系统，其系考量产生该理想要求之处理子系统架构。
16.一种处理装置性能之加强装置，该加强装置系包括装置，用以根据权利要求1至11中任一项处理装置以分析一重复发生处理，藉以得到一处理装置之处理子系统操作之一报告；装置，用以提供一理想处理装置之一理想要求，其系具有复数处理装置之最佳化程序步骤参数；装置，用以比较一目前处理子系统之操作及该处理子系统之一理想要求；以及装置，用以改变该处理子系统，其系考量产生该理想要求之处理子系统架构。
全文摘要
一种具有程序步骤之重复发生处理之分析方法，其中，至少两程序步骤系利用一处理装置(22)之两不同处理子系统(22a、22b)加以执行。首先，彼此时间相对之频道资料系利用至少两处理子系统加以提供(10)。接着，在该等提供频道资料中，某一频道之一选择事件及另一频道之一选择事件间之一预定时序系可以搜寻(12)，藉以执行该重复发生时序之一时间量子特征处理(20)，进而得到各处理子系统(22a、22b)操作之一报告。藉此，相同类型实质上相似处理装置之生产能力差异系可以基于程序步骤位准进行解释，且据以进行评估处理装置，并透过问题程序步骤或处理子系统之特定介入以改善整体处理装置性能。
文档编号G05B19/418GK1605050SQ02824966
公开日2005年4月6日 申请日期2002年11月14日 优先权日2001年12月13日
发明者C·沙特, A·格里伯格, C·雷赫 申请人:因芬尼昂技术股份公司